Robot: ora riconoscono anche posti sconosciuti

robot_place

La tecnologia dei robot, con la quale si programma una macchina per farle compiere alcune operazioni ripetitive sotto comando, è ormai consolidata. Quello al quale ancora non eravamo arrivati era costruire un automa in grado di ripetere alcune operazioni anche in situazioni e nei confronti di spazi e oggetti non visitati in precedenza. Ci sono riusciti i ricercatori del Cornell University Personal Robotics Laboratory (Ithaca, New York, Usa).

Questa innovativa tecnologia consiste nel programmare la macchina ad eseguire una mappatura dell’ambiente circostante, come fa uno scanner con un foglio dove sono impressi testi e immagini. In questo modo il robot riconosce gli oggetti intorno a lui e immagazzina tutte le informazioni riguardo a spazi, dimensioni e operabilità.

Così il sofisticato apparecchio non solo apprende come agire con degli oggetti specifici, ma riesce anche ad applicare le nuove informazioni ad oggetti sconosciuti. “Egli impara stabilità ed altri criteri per operare correttamente nei confronti di piatti e tazze –riferisce a questo proposito Ashutosh Saxena, autore senior del progetto insieme a Thorsten Joachims- e così, quando vede un oggetto nuovo, come una ciotola, li applica”.

La generalizzazione: questo era il tassello che mancava ai robot, e che Saxena e Joachims sono riusciti brillantemente ad inserire. I ricercatori, in pratica, hanno allenato il robot con 24 scene di ufficio e 24 di casa, nelle quali erano stati indicati un certo numero di oggetti. La macchina li ha esaminati, nella forma, nel colore, nella posizione rispetto ad altri oggetti, e ha dedotto cosa avevano in comune gli oggetti con la stessa denominazione.

A questo punto, di fronte ad un oggetto nuovo, l’apparecchio era in grado di comportarsi adeguatamente. Ma come si è passati dall’apprendere forme e colori di oggetti noti al riconoscimento di quelli sconosciuti? La metodologia è analoga a quella utilizzata da strumentazioni di analisi, alle quali si forniscono i dati di oggetti standard, ovvero di proprietà note, in modo da consentire loro di trovare le caratteristiche appena apprese in campioni sconosciuti.

La fase di training è stata più che soddisfacente: il robot ha poi riconosciuto infatti il 98 per cento di oggetti uguali a quelli appena analizzati, e il 95 per cento di quelli del tutto nuovi. “La novità di questo lavoro è stato l’apprendimento di relazioni contestuali in tre dimensioni –ha sottolineato Saxena- Per identificare una tastiera, ad esempio, poteva essere più semplice localizzare prima il monitor, poichè le tastiere di solito si trovano sotto i monitor”.

Anche se ci sono notevoli margini di miglioramento da poter applicare in tempi relativamente brevi, i ricercatori ammettono, tuttavia, che molto di più si dovrà attendere affinchè l’apprendimento sia analogo a quello umano. E c’è chi potrebbe dire: per fortuna.

Roberta De Carolis

Cerca

Noi raccomandiamo Buono ed Economico